Wavelet transform based electrocardiogram compression and comparison with DCT/DST methods

Abstract

Bu tez çalışmasında, elektrokardiogram işaretinin dalgacık dönüşümü temellisıkıştırılması incelenmiş ve bu yöntem geleneksel sıkıştırma yaklaşımları ilekarşılaştırılmıştır. Tez çalışmasında ele alınan en önemli konu, yeniden elde edilen her birEKG parçasında, denetlenen yanılgıların karelerinin toplamlarının karekökü (PRD) ile,kullanıcı tarafından tanımlanan yanılgı düzeyini güvence altına almak ve sıkıştırmaoranını (CR) benimsenilen uygulama karmaşıklığı ile birlikte, olabildiğince yüksekdüzeyde tutmaktır.Birisi ayrık birimdik dalgacık donüşümü ve diğeri ise dalgacık paket dönüşümütemelli iki sıkıştırma yöntemi üzerinde detaylı olarak çalışılmıştır. Sayısalelektrokardiogram işaretini sıkıştırmak için sırasıyla ayrıştırma, düzgün kuantalama veentropi kodlama uygulanmaktayken, özgün işareti yeniden elde etmek için de, entropikodçözme ve ters dönüşüm uygulanmaktadır. CR ve PRD parametreleri üzerindekietkileri çözümleyebilmek için farklı tipte dalgacık aileleri kullanılmıştır. Aynı zamanda,daha geleneksel ayrık sinüs / kosinüs dönüşüm temelli yöntemler üzerinde dekarşılaştırma amaçlı olarak çalışılmıştır.PRD ve CR metrikleri, bir yöntemi diğeri ile sayısal olarak karşılaştırmak amacıylaen önemli başarım değerlendirme ölçütleri olarak kullanılırlar. CR bir sıkıştırmaverimliliğinin ölçütüdür; PRD ise sıkıştırma başarımı ve ölçülen işaret bozunumu ileilgili bilgi verir. İki farklı elektrokardiogram işareti (olağan ve aritmik) geliştirilenyöntemler kullanılarak, sıkıştırılmış, çözümlenmiş ve sonuçlar raporlanmıştır. Her biryöntemde PRD artarken CR de artmaktadır. Genel olarak, en yüksek CR değerleridalgacık dönüşümü ile elde edilirken, en düşük PRD değerleri ise dalgacık paketdönüşümü ile elde edilmektedir.Anahtar Kelimeler: Biomedikal İşaret Sıkıştırma, Elektrokardiogram, DalgacıkDönüşümü, Ayrık Sinüs Dönüşümü, Ayrık Kosinüs Dönüşümü, Aritmi.

In this thesis we investigate wavelet transform based ECG compression techniquesand compare them with conventional approaches. A major issue addressed is how toguarantee a user-specified error limit measured by the percent root mean squaredifference (PRD) for the reconstructed ECG signal to be controlled at every segmentwhile keeping the compression ratio (CR) as large as possible with reasonableimplementation complexity.Two wavelet transform based compression methods, one based on discreteorthonormal wavelet transform (DOWT) and the other based on wavelet packettransforms are studied in detail. Decomposition, uniform quantization, and entropycoding are applied successively to compress the digital ECG signal while entropydecoding, and inverse transformation are applied to reconstruct the original signal.Different types of wavelet families are used to analyze the effect on CR and PRD. Moreconventional discrete sine / cosine transform based methods are also studied forcomparison purposes.Two numerical metrics PRD and CR are used as the major performance evaluationparameters to quantitatively compare one method to another. The CR is a measure ofcompression efficiency; the PRD gives information about the performance of thecompression scheme and the distortion measured. Using the techniques developed, twodifferent types of ECG signals (normal and an arrhythmic) are compressed analyzed andthe results are reported. In each technique, while the PRD increases, the CR alsoincreases. In general, the highest CR values are obtained with the wavelet transform; thelowest PRD values are obtained with the wavelet packet transform.Keywords: Biomedical Signal Compression, Electrocardiogram, Wavelet Transform,Discrete Sine Transform, Discrete Cosine Transform, Arrhythmia.